文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2022.02.002
引用格式： 陳淑琴，王筱莉，張靜. 企業負面事件網絡輿情應對水平評價研究[J].信息技術與網絡安全，2022，41(2)：9-14.
0 引言
隨著互聯網的高速發展，社交平臺成為了公眾抒發情緒的核心營地，使得企業負面事件發生后網絡輿情迅速爆發，這對企業名譽、市場收益甚至存亡產生了深遠影響[1]。由《2020年中國互聯網輿論場分析報告》可知，無論是熱度維度還是數量維度，企業輿情均排名靠前且有逐年遞增的趨勢[2]。而在企業輿情管理方面，有些企業能在負面事件網絡輿情中化險為夷，有些企業卻只能深陷泥潭，這反映了不同企業的輿情應對能力差異性。因此客觀評價企業應對負面事件網絡輿情的水平，對提高企業輿情管理能力有重要意義。
目前，學者們主要從輿情研判能力、應對措施和應對效果等角度對企業網絡輿情應對水平展開研究。在網絡輿情研判能力研究中，網絡輿情生成的影響因素是主要研究話題，核心研究對象為媒體議程和民眾議程[3-4]，極少考慮股市的沖擊效應，而張棟凱等[5]通過實證分析發現群體輿情影響力對企業股價有顯著沖擊效應，因此本文從媒體、網民及股市三個角度判斷企業網絡輿情的風險等級。在網絡輿情應對措施研究中，學者們主要采用系統動力學理論[6-7]和傳染病模型[8]對企業網絡輿情的傳播過程進行研究，基于此為企業應對網絡輿情制定相關策略。為了進一步研究企業應對策略對輿情發展的影響程度，學者們結合實際數據對企業具體應對措施進行分析，如王康等[9]基于百度指數的變化情況對50家上市公司不同應對措施進行了回歸分析，發現越及早、越主動頻繁地應對，網絡輿情對企業造成的損失越小，因此本文從企業回應時間、回應次數以及承擔責任態度三個角度衡量企業在網絡輿情應對中的表現。在網絡輿情應對效果研究中，眾多學者將層次分析法[10]、神經網絡[3]、TOPSIS法[11]、結構方程模型[12]等應用于輿情應對效果的評價研究中，為解決多準則決策問題提供了有效參考。隨著研究的深入，學者們不斷改進熵權法與TOPSIS法，并將兩種方法相結合運用于多個領域，如付業勤等[13]將此方法應用于旅游危機事件網絡輿情應對水平評價中，發現兩種方法相結合呈現出更佳的決策效果。因此本文基于熵權TOPSIS法對不同類型企業應對網絡輿情的水平進行評價。
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作者信息：
陳淑琴，王筱莉，張 靜
(上海工程技術大學 管理學院，上海201620)
